498科技：人臉識別是包括在生物識別技術中的一個，是目前主流的生物識別應用。

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人臉識別的原理是使用者首先需要采集自己的人臉特征信息，在應用的過程中，使用攝像頭獲取當前人物的面相特征。最后將當前捕獲到的人像特征與之前存儲的人臉數據檔案進行對比。人臉識別技術經歷了20多年的發展歷史，從最初的2D識別到現在的3D識別，識別精度達到了99%以上，未來以3D是主流，而且會是融合方案，就是為了提高識別的精準度和應用場景，他會同時用多個攝像頭。

人臉識別主要是靠硬件進步+AI來推動，在硬件方面主要是這幾種：

1、3D結構光：通過近紅外激光器，將具有一定結構特征的光線投射到被拍攝物體上，再由專門的紅外攝像頭進行采集。這種具備一定結構的光線，會因被攝物體的不同深度區域，而采集不同的圖像相位信息，然后通過運算單元將這種結構的變化換算成深度信息，以此來獲得三維結構。

3D結構光的好處就是精準度高，但是有個bug就是，對距離有要求，要隔得近才能識別，大家可以試試自己手機的識別距離，所以適合做前置攝像頭。

2、TOF是飛行時間(Time of Flight)技術的縮寫，其原理是：傳感器發出經調制的脈沖紅外光，遇物體后反射，傳感器通過計算光線發射和反射時間差或相位差，來換算被拍攝景物的距離，以產生深度信息，此外再結合傳統的相機拍攝，就能將物體的三維輪廓以不同顏色代表不同距離的地形圖方式呈現出來。

TOF有個優勢就是看得遠，可以彌補3D結構光的弱勢，更適合后置攝像頭，比如VR建模、3D試穿、AR游戲、體感游戲等3D交互都可通過TOF技術實現。

或者零售場景，比如在店門口裝一個，TOF可以用于客流統計，是個比較高性價比的方法。

3、雙目視覺：雙目視覺一般由雙攝像機從不同角度同時獲得被測物的兩幅數字圖像，或由單攝像機在不同時刻從不同角度獲得被測物的兩幅數字圖像，并基于視差原理恢復出物體的三維幾何信息，重建物體三維輪廓及位置。

現在主流手機一般都是用的3D結構光的解決方案，這個方案在手機刷臉支付，我覺得已經是很安全的了，因為人臉的特征點有4萬多個。

但是目前在一些零售端，比如自動售賣機，這些還是比較傳統的2D識別或者雙目，是比較容易作假的，所以現在的解決方案還比較弱，是需要你 輸入手機號碼+2D刷臉，操作方法比直接掃二維碼其實還麻煩。

制約這個的原因，第一是硬件成本，第二個主要是因為現在支付寶那或者微信支付，只有你的人臉2D數據，他也沒有3D的數據，即使加上3D結構光的硬件，也是英雄無用武之地。

所以，個人的3D人臉模式是很寶貴的數據，千萬不要亂上傳，自己之所以一直用iOS，是因為iPhone對個人隱私很保護，iPhone對人臉的模型是保存在本地芯片中的，不用怕這個模型會上云。

未來隨著硬件成本的進一步降低，對于大額的支付場景，可能會用到靜脈+3D結構光 或者 虹膜+3D結構光。

因為3D結構光有個bug，就是無法識別雙胞胎。如果你有個雙胞胎弟弟，又知道你的手機號碼，就完全可以到線下的自動販賣機買買買，然后卻是扣的你的錢，但在這是些小額支付，刷不了多少錢。

如果涉及到大額支付，就要加靜脈和虹膜。

靜脈：

獨特性：人的靜脈是完全獨特的，兩個人手指靜脈相同的概率為34億分之一。隨著年齡的增長，靜脈形狀的變化也甚微，同時具有極強的生物活性，仿造靜脈極其困難。

抗干擾：靜脈識別在手指有污漬或手指皮膚脫落時仍能實現準確識別，識別效率高

難獲取：手指靜脈分布于皮膚之下，錯綜復雜，難于竊取，而且指靜脈識別是基于活體手指中的血紅素能夠吸收近紅外光才形成靜脈圖像

虹膜：

獨特性：虹膜是位于人眼表面黑色瞳孔和白色鞏膜之間的圓環狀區域，在紅外光下呈現出豐富的紋理信息，除非經歷危及眼睛的外科手術， 虹膜幾乎終生不變。虹膜兼具不變性和差異性。

精準性：與指紋識別和人臉識別相比，虹膜識別的誤識率僅為0.0001%，同時虹膜識別的穩定性也較高，識別點較多，可辨性較強。

靜脈和虹膜這兩個到模塊價格基本也是一直在下滑，在深圳看過幾家創業公司已經可以做到比較低的成本，就等未來什么時候開花了。